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lost1njava
2020-06-03 17:54
西南交通大学 Java
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2020-06-03
在牛客打卡2天,今天学习:刷题 200 道
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05-17 20:33
已编辑
南京邮电大学 Java
Agent开发中最混乱的领域——一文读懂Agent 评测现状
一、为什么 Agent 评测比 LLM 评测更难? 传统 LLM 评测(现在当然更复杂维度更多元化)关注的是文本生成质量——回答是否流畅、事实是否正确、格式是否合规。但 Agent 是一个完整的系统,它要自主决策、调用工具、与环境交互、在多轮对话中保持状态。这意味着: 不能只看最终输出,还要看中间过程是否合理(中间过程非常重要) 不能只看单次执行,还要看重复执行是否稳定 不能只看功能正确性,还要看性能、成本、并发能力 不能只在单一场景测试,还要覆盖工具调用、长上下文、多轮对话等维度(工具调用的能力评测也是目前的难点与重点) LLM 评测像测发动机,Agent 评测像测整车——必须综合考察在...
AI求职记录
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05-21 13:20
小红书_前端实习(实习员工)
字节日常一面
寄啊,面完感觉就寄,ai 用多了业务上说的还好,但是基础上就出问题了实习业务讲一下用 ai 做过什么工具吗sse 和 websocket 区别和使用,轮询和 websocket 之间纯 css 实现拖拽简单的 js 例子题css 盒模型怎么画一条 0.5px 的线cors 跨域相关的算法字符的最短距离ai 方面相关的业务聊了半小时多,基础面试官看我差一点😭就没有深入了,算法是一道简单题总结:还是太菜了我,这几个月 ai 确实做了很多,但是还是把很多基础的忘记了
查看9道真题和解析
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05-12 13:46
门头沟学院 算法工程师
靠AI作弊上岸字节的同学,被开了哈哈哈哈
xdm 早上喝奶茶差点喷出来。事情是这样的,我们班有个哥们儿,简称 L,去年秋招拿了字节sp,专业方向是后端。我们当时都震惊:这哥们儿平时课上从来不发言,期末小组作业基本是划水的那种,刷题平台 commit记录我点进去看过,绿格子稀稀拉拉。但他面试一路绿灯。一面二面三面 hr 面,全过,给的还是sp。当时班级群里恭喜他的、问他经验的、约饭的,热闹了一周。他说自己"运气好,准备充分"。我们都信了,直到三月初他入职。入职第二周开始,班里另一个进字节的同学W(在隔壁组的)开始跟我他的不对劲。一开始是写代码慢,后来写不出来,再后来是组里 mentor 让他fix 一个简单 bug 都搞了一下午没动静。最离谱的是上周。W 说他们大部门搞了个新人分享会,让新人讲一下自己负责模块的设计思路。L 上去讲了 20分钟,全程念稿子,问答环节别人随便问一个"那你这里为什么用 Redis 不用 Memcached",他直接卡 30秒说"这个我回去再确认一下"。会后他 mentor 直接找 leader 谈,leader 找 hr 谈,hr调出了他面试录像,全程对比口型和回答节奏,发现他二三面有大量时长在偷偷看屏幕外(推测开了双机位 AI 答题)。(这段是 W后来转述给我的,他自己也是听他组里同事八卦来的)昨天下班前,W 告诉我L 被辞退了,让他自己走,不走就走仲裁但会发函到学校。L 现在已经回学校了,朋友圈仅三天可见。我说真的,我不是个心眼小的人,但是我看到这个消息的时候真的有种"嗯,挺好"的感觉。去年秋招我投字节后端,简历挂。我准备了八个月,背 八股 + 刷 500 题 +项目改了三版,连面试机会都没拿到。班里这哥们儿凭着一个外挂上岸,最后还是被甩出来了。不是说作弊就一定会被发现,但是当面试拿到的 offer远远超出真实能力的时候,迟早会有这一天。试用期三个月不是给你过家家的,是真的要写代码、要在会议上回答问题、要扛需求的。我现在反而有点同情他。同情他相信"上岸就是终点"。发出来不是为了嘲笑谁,就是想说给那些正在被身边作弊上岸的同学搞得很 emo 的 uu 们听——别急,回旋镖很长,但它一定会回来。你继续刷你的题,写你的项目,背你的八股。该是你的迟早是你的,不是你的早晚还得还回去。xdm 共勉。
牛客12588360...:
我不想评论面试方式,作弊是绝对不对的,但是你八股加刷题也不过是个做题小子,他穿帮纯粹是他菜,你也没有高明到哪里去
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05-11 20:45
已编辑
西南石油大学 Java
28届双一流本Java后端简历求拷打
目前八股已经过了一遍,hot100也过了一遍,不知道能不能找一个中小厂的实习
程序员小白条:
中小厂可以,但主要28届的话,一般都得大三上了,暑假的话机会比较少,全国投或许可以
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05-16 15:01
长沙理工大学 C++
28届西电软工ACM金,无项目科研,不想卷AI该去哪?传统后端岗位真的消失了吗?
网友提问:您好 YT 哥, 我目前是西电28届的本科生,(:软件工程)手上有ACM竞赛的全国邀请赛金/亚洲区域赛银,但校内科研与项目经历几乎为零。面对当前校招市场几乎清一色的AI算法岗位,而传统软件开发岗大幅收缩的现状,我感到有些迷茫。我既不想浪费竞赛打下的算法思维优势,又缺乏切入AI赛道所需的背景积累。为了更好的准备实习和就业,想向您咨询以下几个问题:1.传统“后端/客户端”软开岗是否真的在头部大厂消失了?还是下沉到了业务更稳健的中厂/国企?以我的背景,是否还存在不卷大模型、偏重工程落地的高薪C++/基础架构岗位(如量化交易开发、数据库内核、高性能计算、编译器)?2.在没有科研经历的情况下...
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